ANALISIS DE LA ESTRUCTURA Y ORGANIZACIÓN DE UN PAISAJE FORESTAL DEL SUR DE CHILE2010 Rebolledo RI

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ANALISIS DE LA ESTRUCTURA Y ORGANIZACIÓN DE UNPAISAJE FORESTAL DEL SUR DE CHILE

Structure and organization analysis of a forestry landscape in southern Chile

Gonzalo Rebolledo1 & Jaime R. Rau2,3

Gestión Ambiental 19: 47-66 (2010)

Gestión Ambiental (Valdivia). ISSN 0718-445X versión en línea, ISSN 0717-4918 versión impresa.

1Laboratorio de Planificación Territorial, Escuela de Ciencias Ambientales, Facultad de RecursosNaturales, Universidad Católica de Temuco, Casilla 15-D, Temuco, Chile. Correo electrónico:[email protected] 2Laboratorio de Ecología, Depto. de Ciencias Básicas & Programa IBAM,Universidad de Los Lagos, Casilla 933, Campus Osorno, Osorno, Chile, y 2Centro de EstudiosAgrarios y Ambientales, Casilla 164, Valdivia, Chile.

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RESUMEN

Se analizan la estructura y organización de un paisaje forestal del sur de Chile aplicando métricas eíndices cuantitativos que describen los patrones espaciales, su dinámica de fragmentación y susimplicancias para el manejo. También se comparan distintas métricas y su aplicación en dos modelos dedatos diferentes: formato raster y vectorial utilizando Sistemas de Información Geográfico (SIG). Serealizó un análisis comparativo de la cobertura del suelo para tres horizontes temporales: 1986, 1994 y2003; incluyendo métricas de área, forma, diversidad y vecindad. Se determinó una pérdida de un 18%del uso del suelo correspondiente a praderas y un aumento concomitante del 9% correspondiente aplantaciones forestales. A su vez, la tasa anual de fragmentación se estimó en un 2,9% y afectóprincipalmente a bosques de segundo crecimiento nativos. Se determinó que la resolución espacial másapropiada para este estudio fue de 6*6 m y una escala de 1: 20.000.

Palabras clave: Dinámica de fragmentación, métricas del paisaje, pérdida de hábitat, plantaciones forestales,SIG.

ABSTRACT

We analyze the structure and organization of a forest landscape in southern Chile using quantitativemetrics and indices that describe the spatial patterns, dynamics of fragmentation and its implications formanagement. We also compare different metrics and their application in two different data models: rasterand vector formats using a GIS approach. We performed a comparative analysis of land cover for threetime horizons: 1986, 1994 and 2003, including metrics of area, shape, diversity and neighborhood. Wedetermined an 18% loss of land use for pasture and an increase of 9% for forest plantations. In turn, theannual rate of fragmentation was estimated at 2.9% which mainly affected second growth native forest.Moreover, the spatial resolution most appropriate for this study was that of a pixel of 6 x 6 m and a scaleof 1: 20,000.

Key words: Forestry timber, fragmentation dynamics, habitat loss, landscape metrics, GIS.

Rebolledo & Rau

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INTRODUCCIÓN

El paisaje, entendido como un recurso y comoun territorio de características heterogéneas,compuesto por un mosaico de ecosistemasinteractuantes que se repiten de forma similara través de él (Forman & Gordon 1986, LEP-UMASS 2002), resulta en la percepción porel hombre de un fenosistema, o conjunto derelaciones ecológicas. Debido a esto, el paisajees un buen indicador de la calidad ambiental,convirtiéndose en un objeto importante deanálisis, tanto en ecología como en otrasciencias vinculadas al estudio y gestión delterritorio, por lo que es utilizado en la basemetodológica de la Planificación yOrdenamiento del Territorio y en otrasherramientas (e.g., Evaluación de ImpactosAmbientales), utilizadas en el análisis ycomprensión del medio ambiente en losestudios de línea de base que fundamentan lasdecisiones para el manejo, la conservación yla planificación del uso de un territorio.

Los análisis realizados a escala del paisaje,en busca del reconocimiento de patrones ycaracterísticas espaciales, desde enfoquesestáticos o dinámicos, desde un punto de vistadescriptivo primero y relacional luego, basadoen su heterogeneidad espacial que determinala disponibilidad de recursos y hábitat paraespecies vegetales y animales, está focalizadoen cinco temas centrales (LEP-UMASS 2003,Forman 1995): (a) la detección de patronesdesde análisis cuantitativos (Forman & Gordon1986, O’Neill et al. 1988, Burel & Baudry2002), (b) la identificación de los elementos yprocesos que determinan un patrón, (c) laimplicancia ecológica de estos patrones(Saunders et al. 1991, Wiens et al. 1993), (d)la detección de cambios en patrones yprocesos a nivel espacial y temporal (Torrejón& Cisternas 2002) y (e) el manejo de losrecursos naturales (Soriguer et al. 2002).

Actualmente, existen innumerablesejemplos de la aplicación de estos enfoquesanalíticos para el estudio del paisaje y de larelación existente entre la cuantificación delos patrones espaciales y los procesosecológicos, especialmente en ambientesfragmentados (e.g., Saunders et al. 1991,Bissonette 1997, Estades & Temple 1999, Grezet al. 1998, Rau & Gantz 2001, Peña-Cortéset al. 2006).

El presente estudio pretende analizar laestructura y organización de un paisaje forestaldel sur de Chile, correspondiente a tres prediosde producción maderera, aplicando métricase índices cuantitativos que describen lospatrones espaciales, su evolución en el tiempoy sus implicaciones para el manejo. Unsegundo objetivo es comparar distintasmétricas y su aplicación en dos modelos dedatos diferentes: formatos raster y vectorial,utilizando una variedad de herramientas deanálisis basadas en los SIG.

MATERIALES Y MÉTODOS

Área de estudio

El área de estudio (Fig. 1) corresponde alemplazamiento de tres predios de la EmpresaForestal Anchile: Los Riscos, Sajonia yPuquitrahue. Estos predios comprenden unasuperficie total, en conjunto, de 4.018 ha,aproximadamente. El área se ubicageográficamente entre los 40º49’19’’ lat S y73º33’01’’ long O y los 40º55’13’’ lat S y73º25’19’’ long O a unos 65 km al suroeste dela ciudad de Osorno. Administrativamentepertenece a la comuna de Purranque,presentado una buena red de accesibilidaddada por carpeta de ripio.

El sitio se encuentra emplazado en la zonade interfase de la depresión central con la

Ecología de un paisaje forestal

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FIGURA 1. MAPA DE UBICACIÓN DEL ÁREA DE ESTUDIO EN BASE A UNA IMAGEN DEL SATÉLITELANDSAT 7ETM+ DE 2000 (RGB 452).

Study area map based on a satellite photography LANDSAT 7ETM+ of year 2,000 (RGB 452).

cordillera de la costa, de relieve fuertementeondulado, con altitudes que van de los 100m.s.n.m. a los 700 m.s.n.m. El uso actual delsuelo corresponde a bosque nativo en distintosestadios sucesionales en un paisaje dominado

principalmente por el cultivo de Eucaliptusspp., con una superficie aproximada de 2.500ha. El bosque nativo adulto representa el 13,2%(Rodas-Trejo et al. 2010).

Rebolledo & Rau

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Metodología

Fuentes de información y procesamiento. Seutilizaron diversas fuentes de información debases de datos geográficas; por una parte, elCatastro de Recursos Vegetacionales de Chile(CONAF-CONAMA-BIRF 1994),cartografía de la propia empresa ForestalAnchile, actualizada al año 2003, y cartografíageneral de la Décima Región de fuente SINIA(Sistema Nacional de Información Ambiental,CONAMA). Se dispuso de imágenessatelitales LANDSAT 5TM y LANDSAT7ETM+ para los años 1986 y 2000; para la

clasificación la composición utilizadacorrespondió a la composición RGB 452 enfalso color.

Se realizó la homogenización yreclasificación de las coberturasvegetacionales disponibles a fin de obtener unmínimo de clases de parches representativo.Se trabajó en base a la fuente de CONAF-CONAMA y Anchile, con una unidad mínimacartografiable de 1 ha. Se utilizaron lascategorías como clases para representar laheterogeneidad del paisaje que se describenen la Tabla 1.

TABLA 1. DESCRIPCIÓN DE LA HOMOLOGACIÓN Y CATEGORIZACIÓN DE LAS CLASES DELPAISAJE UTILIZADA PARA LOS TRES HORIZONTES TEMPORALES DE ACUERDO A LASFUENTES DISPONIBLES.

Description of the standarization and categorization of landscape classes used for the three temporal horizons according the availableinformation.

Clase Descripción________________________________________________________________________________________

Bosque nativo adulto. Bosques de antiguo crecimiento reconocidos en las fuentes como nativoadulto denso y semidenso puro, bosque nativo virgen, bosque nativo siempreverde, y los respectivos cruces entre estos y otras categorías en lahomologación.

Bosque mixto. Bosques con heterogeneidad de estadios sucesionales en fragmentos detamaños menores a 2 ha, contenidos en fragmentos mayores, categorías debosque nativo – renoval, renovales, etc

Renoval. Renovales, matorrales arborescentes y matorral – renoval

Plantación. Plantaciones de pino y eucalipto mayores a 4 años

Plantación reciente o cosecha. Plantaciones de pino y eucalipto de 3 años o menos y áreas de roce.

Praderas. Praderas, rotación cultivo pradera, pradera-matorral

Vegas. Áreas de ñadis principalmente


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Los temas generados fueron analizados conestadísticas espaciales, utilizando softwareSIG. Se utilizó Fragstat v3.3 (desarrollado porel Landscape Ecology Program, University ofMassachussets Amherst, 1994), desarrolladopara el análisis de patrones espaciales enformato Raster; Patch Analyst v3.0(Desarrollado por el Centre for NorthernForest Ecosystem Research, LakeheadUniversity, Ontario); Script de ArcView 3.2ª,desarrollado para el análisis espacial deparches y el modelamiento de sus atributos,analiza datos en modelo vectorial y raster,requiere de la extensión Spatial Analyst eincluye un motor de Fragstats para las métricasdel paisaje; Texture Analysis andNeighborhood Statistics (Desrrollado porThorsten Behrens); Script para Arcview 3.2a,incluye cálculo de riqueza relativa e índice defragmentación, en base a modelo raster, conkernel (ventana o núcleo de análisis) deanálisis variable; vLATE-Vector BasedLandscape Analysis Tools Extension(Desarrollado por la Universidad de Salzburgo,Austria, en el marco del proyecto SPIN-SpatialIndicators for European Nature Conservation),para ArcView 8.x para el análisis de métricasy patrones espaciales con modelo vectorial dedatos.

Los análisis de las métricas de los paisajesfueron realizados, con fines comparativos,tanto en formato raster como vectorial. Elmodelo de datos vectorial consiste en larepresentación de las formas espaciales enpuntos, líneas y polígonos, en base a vectores(nodos, líneas). Este modelo permite manejargrandes volúmenes de información y suprincipal aplicación se encuentra en larepresentación de patrones y fenómenosdiscretos (Fallas 1998).

El modelo de datos raster, está basado enuna grilla de píxeles de tamaño establecido(véase más adelante), donde los elementospuntuales, lineales y poligonales son referidos

a la unidad de píxel. Este formato es de menorresolución espacial que el primero y permiteel modelamiento de fenómenos continuos ygradientes (Fallas 1998).

Considerando la resolución espacial de lasfuentes de información, se procedió acontrastar tres modelos raster con distintotamaño de píxel, el primero a 6*6 m, apropiadopara escalas 1:20.000; el segundo a 15*15 m,apropiado para la escala 1:50.000 del catastrodel bosque nativo; y el tercero a 25*25 m, demenor resolución, apropiado para escalas1:80.000, aproximadamente.

En este contexto cabe señalar que lasherramientas vectoriales presentan mayorprecisión en términos espaciales para datoscategóricos. Pero a su vez, muchos cálculosde estadísticas y métricas más complejos sóloexisten en los software para modelos de datosen formato raster.

Métricas del paisaje utilizadas. Lacategorización de los patrones espaciales sedividió en métricas de área, métricas de forma,métricas de borde, análisis de proximidad,análisis de áreas núcleo y análisis de diversidad(Tabla 2). Las métricas fueron aplicadas a nivelde parche (unidad espacial básica discreta,polígono), clase (categoría tipológica,característica clasificable) y la totalidad delpaisaje según pertinencia (Mandelbrot 1984,Forman & Gordon 1986, O’Neill et al. 1988,Gustafson & Parker 1992, McGarigal &Marks 1995, Gustafson 1998, Rau & Gantz2000, LEP-UMASS 2002, McGarigal 2002,Peña-Cortés et al. 2006).

Análisis de la variación temporal en lospatrones del paisaje. De la homologación debases de datos se obtuvo una carta de topologíade polígonos para la cobertura del suelo, dondelos polígonos pertenecen a una de las sieteclases evaluadas. Por lo tanto, se dispone decapas vectoriales formato ESRI-Shape: unapara el año 1986 (en base a la imagenLANDSAT 5TM), una para el año 1994 (en

Rebolledo & Rau

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Nivel Acrónimo Métrica Fórmula Descripción_______________________________________________________________________________________

Métricas de áreaP AREA / PS Área (ha) aij =área (m2) del parche ij.C CA Área de la aij =área (m2) del parche ij

clase (ha) Sumatoria del área de todos losparches de una clase en hectáreas

C PLAND Porcentaje del aij =área (m2) del parche ijárea total del A= área total del paisajepaisaje (%)

C/L TA Área total del A= área total del paisajepaisaje (ha)

Métricas de densidad, tamaño y variabilidadC NP Número de ni = número de parches de la clase i en

parches de la clase el paisaje.

C/L PD Densidad de ni = número de parches de la clase i enparches el paisaje.(#/100 ha) A = área total del paisaje (m2).

Expresa la densidad de los parches dela clase i, en 100 ha de paisaje

C/L MPS Media del tamaño xij= PS del parche j de la clase ide los parches (ha) ni= número de parches de la clase i

C/L PSSD Desviación estándar xij= PS del parche j de la clase idel tamaño de los ni= número de parches de la clase iparches (ha)

C/L PSCoV Coeficiente de variacióndel tamaño de los parches (%)

Métricas de bordeP PERIM Perímetro del parche (m)

C/L T E Total de borde eik = Longitud de borde del parche k de(m) la clase i, o, de todos los bordes de

todas las clases del paisajeC/L MPE Media del borde para los

parches de una clase (m)

C/L ED Densidad de eik = Longitud del borde del parche kbordes (m/ha) de la clase i, o, de todos los bordes de

todas las clases del paisajeA= área total del paisajeLongitud de bordes de una clase en elárea de estudio estandarizado por ha.

TABLA 2. DESCRIPCIÓN DE LAS MÉTRICAS E ÍNDICES DEL PAISAJE UTILIZADOS EN EL ESTUDIO,ORDENADAS DE ACUERDO AL TIPO DE CARACTERÍSTICA EVALUADA. P=Parche, C= Clase,L= Paisaje. Se utiliza la nomenclatura empleada por McGarigal (2002).

Description of metric and landscape indexes used in the study in order to the kind of the evaluated characteristic. it was used the nomenclatureemployed by McGarigal (2002).


⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛= ∑

= 000,101

1

n

jijaCA

( )1001

Α==∑=

n

jij

i

aPPLAND

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛=

000,101

ijaAREA

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛Α=

000,101TA

inNP =

( )( )100000,10Α

= inPD

i

n

jij

n

xMN

∑== 1

i

n

j i

n

jij

ij

n

n

xx

SD

∑∑

=

=

⎥⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

−

=

1

2

1

( )100MNSDCV =

∑=

=m

kikeTE

1

( )000,101

Α=∑=

m

kike

ED

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Métricas de formap SHAPE Índice de forma

P PARA Relación área - Pij= perímetro del parche j de la clase iperímetro

Aij= perímetro del parche j de la clase i

P FD Dimensión Pij= perímetro del parche j de la clase ifractal Aij= perímetro del parche j de la clase i

* El modelo raster incluye un factorde corrección= 0.25 del perímetro.Los valores van entre 1 para formaseuclidianas y 2 para formas fractales.Se evalúa la dimensión fractal discretade cada parche de la clase i

C/L MSI Índice de forma Promedio de SHAPE, para todos lospromedio parches de la clase i.

C/L MPAR Relación área - Promedio de PARA, para todos losperímetropromedio parches de la clase i.

C/L MPFD Dimensión fractal Promedio de FD, para todos lospromedio parches de la clase i.

Métricas de vecindadP NEAR Distancia al vecino Distancia al parche de la misma clase

más cercano (m) más cercano

P PROX Índice de Aijs= área de un parche específico dentroproximidad de la distancia de vecindad del parche ij

Hijs= distancia entre el parche vecinoy el parche ij en metros de borde abordeValor >=0, crece en la medida que losparches vecinos son de la misma clase

C/L MNN Promedio de distancia al Promedio de las distancias mínimasvecino más cercano (m) entre parches de una misma clase

C/L MPI Promedio para el Promedio del índice de proximidadíndice de proximidad para todos los parches de la clase i

Métricas de interdispersión y contagioC/L IJI Índice de interdisper- eik = Longitud del borde del parche

sión y juxtaposición k de la clase i, o, de todos los bordes detodas las clases del paisajem= número de clases en el paisaje

TABLA 2. DESCRIPCIÓN DE LAS MÉTRICAS E ÍNDICES DEL PAISAJE UTILIZADOS EN EL ESTUDIO,ORDENADAS DE ACUERDO AL TIPO DE CARACTERÍSTICA EVALUADA. P=Parche, C= Clase,L= Paisaje. Se utiliza la nomenclatura empleada por McGarigal (2002). Continuación.


Rebolledo & Rau

ij

ij

pp

SHAPEmin

=

ij

ij

ap

PARA =

( )ij

ij

ap

FRACln

25.0ln2=

( )ij

ij

ap

FDlnln2

=

∑=

=n

g ijs

ijs

h

aPROX

12

( ) ( )1001ln

ln1

11

−⎥⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

−

=

∑∑∑=

==

m

e

e

e

e

IJI

m

km

kik

ikm

kik

ik

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Métricas de diversidadL SDI Índice de diversidad Pi = proporción del paisaje ocupado

Shannon por diversidad de la clase i. , sin límite.Será igual a cero cuando una categoríaocupe todo el espacio y aumentará enla medida que aumente la riqueza declases y la equidad

L SEI Índice de Pi = proporción del paisaje ocupadoequitatividad de por la clase i.Shannon m= número total de clases en el

paisaje.Será igual a cero cuandouna categoría ocupe todo el espacio yaumentará en la medida que aumentela equitatividad, hasta uno, cuandotodas las clases se encuentren en lamisma proporción.

TABLA 2. DESCRIPCIÓN DE LAS MÉTRICAS E ÍNDICES DEL PAISAJE UTILIZADOS EN EL ESTUDIO,ORDENADAS DE ACUERDO AL TIPO DE CARACTERÍSTICA EVALUADA. P=Parche, C= Clase,L= Paisaje. Se utiliza la nomenclatura empleada por McGarigal (2002). Continuación.


base al Catastro del Bosque Nativo -lapublicación de los datos corresponde a 1999pero las fotografías para el levantamiento son,en su mayoría, de 1994-); y finalmente unatercera capa de 2003 (Cartografía de Rodales,proporcionada por forestal Anchile).

Se realizó un análisis comparativo depatrones y estructura a partir de la informacióncategórica de uso/cobertura de suelo, para lostres horizontes temporales (1986, 1994, 2003),incluyendo métricas de área total, forma,diversidad y vecindad para cada una de lassiete clases mencionadas en la Tabla 1 y surepresentación porcentual. Además, seconsideró el número de parches de cada clase.

La evaluación del grado de cambio delas clases del paisaje, fue realizada utilizandoel modelo propuesto por CORINE Land Cover,

de la Comunidad Europea, que evalúa la tasade cambio promedio anual de la superficie deuna clase para un periodo de tiempo:

[ ])t(t)(A)(A

=TCC01

01 100lnln−

∗−

Donde:TCC = es la tasa de cambio promedioanual para el periodo evaluado.A1 = superficie total de la clase en el paisajeen el tiempo 1.A0 = superficie total de la clase en el paisajeen el tiempo 0.

)t(t 01 − = diferencia de tiempo entre los dosperiodos.

Para este análisis se reagruparon las clasesen tres categorías: (1) Bosque nativo entérminos generales, incluyendo las categorías


( )∑=

ΡΡ−=m

iiiSHDI

1ln

( )

mSHEI

m

iii

ln

ln1∑=

ΡΡ−=

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RESULTADOS

Comparación de modelos

Utilizando el modelo vectorial, para el horizontetemporal de 2003, se construyeron los tresmodelos raster, con resoluciones de 6*6 m,15*15 m y 25*25 m. En la Tabla 3, se observa

de bosque nativo adulto, nativo mixto (i.e.,bosques de segundo crecimiento, conintervención y mezcla de especimenes adultosy renovales) y renoval. (2) Plantaciones,incluye plantaciones recientes, roces y adultas.(3) Praderas y otros, considerando praderas yvegas.

Indicadores de fragmentación de losecosistemas. Se consideró la evaluación de lafragmentación en base al número de parchesde cada clase (NP), el tamaño medio de losfragmentos (MPS), el coeficiente de variaciónpromedio del tamaño de parches para cadaclase (PSCoV), la distancia media al vecinomás cercano de la misma clase (MNN), ladimensión fractal (FD), el índice deyuxtaposición e interdispersión (IJI) y la mediadel índice de proximidad (MPI). Debido a quelas distribuciones de datos para estos índicesno son normales o se desconocen, la variaciónfue evaluada utilizando pruebas estadísticas noparamétricas, Kruskal-Wallis (para análisis devarianza de una vía) y Friedman (para análisisde varianza de dos vías). Para los cálculos seutilizó el software Minitab 12.

Se incluye también una representacióngráfica de un índice de fragmentación en basea un kernel o ventana de análisis de 25*25píxeles con Texture Analysis andNeighborhood Statistics para ArcView 3.2a.El modelo calcula la fragmentación en base alnúmero de clases y píxeles de cada clase,dentro de la ventana o kernel de análisis.

que el número de parches y la media de sustamaños se ven afectados al variar la escala;considerando la generalización propia deconvertir datos a vectoriales a raster, esesperable que exista variación, así también esesperable que el modelo de mayor resoluciónsea más cercano a la representación vectorial.En este caso la diversidad no se ve afectadapor la variación en la escala, pero sí lasmétricas de forma, entre las cuales la quemenos varía es la dimensión fractal. Por suparte, las métricas de proximidad varían enespecial el índice de proximidad siendo másbajo en la medida que se disminuye laresolución; 3.342,3, para el modelo de 6*6 ma 631,5, para el modelo de 25*25 m. De estosresultados para una escala estandarizada, seratifica que la selección de la escala es un temacrítico y condicionado a las fuentes deinformación. Para el caso del presente estudiola resolución espacial más apropiada fue la deun píxel de 6*6 m y una escala de 1:20.000.

Cobertura y uso del suelo

Se presentan los resultados generales a niveldel paisaje para las siete clases homologadasen los tres horizontes de tiempo estudiados.En la Fig. 2 se puede observar la evolución enel uso del suelo a partir del cambio en lascoberturas de vegetación. Actualmente, sepuede apreciar una importante conversión detierras dedicadas a antiguas actividadesagropecuarias (praderas, principalmente) aplantaciones forestales. Esto último ratificadopor las tasas de conversión anual promediocalculadas para los periodos comprendidosentre cada evaluación. De acuerdo a lopresentado en las Tablas 4 y 5, se puedeobservar una variación promedio para elperiodo de estudio de 17,5% anual de pérdidade praderas y 8,9 % anual de incremento ensuperficie forestada. Además, se observa

Rebolledo & Rau

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pérdida de la superficie de bosque nativo (Fig.2), principalmente asociada a renovales, parael caso de las categorías establecidas, peroque según el Catastro de RecursosVegetacionales Nativos de Chile (CONAF-CONAMA-BIRF 1999), correspondeprincipalmente a categorías de matorralarborescente y renoval abierto. No obstante,queda clara la pérdida de superficie de bosquenativo, junto con el aumento de lafragmentación (Tablas 4 y 5) a una tasa

Raster_________________________________________________________

Métrica Vectorial 6*6 m 15*15 m 25*25 m_______________________________________________________________________________________

TLA 4.017,07 4.016,85 4.017,22 4.018,00NumP 177,00 202,00 260,00 282,00MPS 22,70 19,89 15,45 14,25PSCOV 239,79 252,21 331,11 387,37PSSD 54,42 50,15 51,16 55,19T E 688.475,01 422.256,00 410.190,00 436.050,00ED 171,39 105,12 102,11 108,52MPE 3.889,69 ** ** **MSI 2,48 2,55 2,20 2,00MPAR 350,57 ** ** **MPFD 1,37 1,15 1,13 1,11AWMPFD 1,37 1,19 1,19 1,19MNN 292,96 142,40 107,40 102,30MPI ** 3.342,25 1.018,44 631,53IJI ** 63,19 63,29 63,38SDI 1,52 1,48 1,48 1,48SEI 0,78 0,76 0,76 0,76

TABLA 3. COMPARACIÓN DE LAS MÉTRICAS DEL PAISAJE PARA LOS TRES MODELOS RASTERUTILIZADOS EN RELACIÓN AL MODELO VECTORIAL. TLA= Área total, NumP= Número deparches, MPS= Media del tamaño de los parches, PSCoV= Covariancia del tamaño de parches,PSSD= Desv. estándar del tamaño de parches, TE= Total de bordes, ED= Densidad de bordes, MSI=Media del índice de forma, MPAR= Media de la razón perímetro/área, MPFD= Media de la dimensiónfractal de los parches, AWMPFD= Media de la dimensión fractal de los parches estandarizada por elárea, MNN= Media del vecino más cercano, MPI= Media del índice de proximidad, IJI= Índice deyuxtaposición e interdispersión, SDI= Índice de diversidad de Shannon, SEI= Índice de equitatividadde Shannon.** Métrica no calculada para el modelo de datos

Comparison of the landscape metrics for the three raster models used in relation to the vectorial model.

promedio de 2,9%, pasando de un total de2.411,2 ha en 1986 a 1.466,6 ha en 2004.

Variación en los patrones espaciales

Se reconoce entonces una importantevariación en la estructura del paisaje, dada porlos cambios progresivos en el uso del suelo.Ahora bien, ¿Qué significa este cambio entérminos de los patrones espaciales o, en


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FIGURA 2. VARIACIÓN ESPACIAL DE LA COBERTURA DE SUELO ENTRE LOS TRES HORIZONTESTEMPORALES UTILIZADOS PARA EL ESTUDIO (1986, 1994, 2003).

Spatial variation in the land cover between the three temporal horizons used for the study (1986, 1994, 2003).

términos de hábitat de bosque, por ejemplo, oen términos del paisaje en general? De losresultados obtenidos, se puede decir que existeuna variación a escala del paisaje global en elnúmero de parches: 138 en 1986, 146 en 1994y 177 en 2003 (Tabla 6). A su vez, la media delos tamaños de las clases del paisaje disminuyó

de un periodo a otro 29,1 ± 60,1 en 1986; 27,7± 81,1 en 1994 y 22,7 ± 54,4 en 2003 (Tabla6). Aparentemente, algunos patronesespaciales generados no se ven modificadosfácilmente lo que queda corroborado al analizarlas métricas de forma en cada tiempo. Porejemplo, la dimensión fractal (P= 0,494 gl 2,

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A 1986 1994 2003 Sup ha % NumP Sup ha % NumP Sup ha% NumP________________________________________________________________________________________

Bosque nativo adulto 585,93 14,59 13 585,33 14,46 14 531,63 13,23 15Bosque mixto 1.003,24 24,97 45 904,15 22,33 50 612,76 15,25 49Renoval 822,03 20,46 29 530,21 13,10 28 322,25 8,02 36Plantación 217,46 5,41 3 902,15 22,28 20 1.804,08 44,91 41Plantación reciente/cosecha 351,09 8,74 13 634,78 15,68 6 697,83 17,37 31Praderas 1.024,18 25,50 33 478,57 11,82 26 35,40 0,88 3Vegas 13,13 0,33 2 13,13 0,32 2 13,13 0,33 2

B 1986 1994 2003________________________________________________________________________________________

Sup ha % NumP Sup ha % NumP Sup ha % NumPBosque nativo adulto 586,94 14,61 17 585,00 14,56 18 531,62 13,23 22Bosque mixto 1.002,50 24,95 124 905,12 22,53 121 613,75 15,28 135Renoval 822,56 20,47 36 497,50 12,38 36 321,31 8,00 58Plantación 217,38 5,41 2 901,25 22,43 18 1.801,44 44,83 36Plantación reciente/cosecha 351,06 8,74 14 636,44 15,84 2 701,81 17,47 26Praderas 1.024,81 25,50 33 480,00 11,95 23 35,38 0,88 3Vegas 13,06 0,33 2 12,69 0,32 2 12,69 0,32 2

TABLA 4. RELACIÓN EN EL CAMBIO DE LA COBERTURA DEL SUELO EN EL PAISAJE PARA LOSHORIZONTES DE TIEMPO UTILIZADOS EN EL ESTUDIO. «A» CORRESPONDE A LOSRESULTADOS DE LA APLICACIÓN DE UN MODELO DE DATOS VECTORIAL. «B» CORRESPONDEA LOS RESULTADOS OBTENIDOS DE LA APLICACIÓN DE UN MODELO RASTER CONRESOLUCIÓN DE PÍXEL DE 25*25 M. Sup ha: Superficie en hectáreas para cada clase, %: Porcentajedel total del área de estudio, NumP: Número de parches de la clase.

Relation in the change of land cover in the landscape for the three temporal horizons used in the study. «V» means results obtained afterthe application of a vectorial model. «R» means results obtained after the application of a raster model with a 25*25 m pixel resolution. Supha: Superficie en hectáreas para cada clase, %: Porcentaje del total del área de estudio, NumP: Número de parches de la clase.

1986 1994 2003

______________________________________________________________________

Sup ha Sup ha TC1 Sup ha TC2 MTC________________________________________________________________________________________Vegetación Nativa 2411,20 2019,69 -2,21 1466,63 -3,56 -2,89Superficie Forestal 568,55 1536,93 12,43 2501,91 5,41 8,92Praderas y Otros 1037,30 491,70 -9,33 48,53 -25,73 -17,53

TABLA 5. TASA DE CAMBIO DE LAS CLASES DE COBERTURA DEL SUELO PARA EL PERIODO DEESTUDIO, CON TRES CLASES GENERALES, EN BASE A LAS SIETE CLASES INICIALES. Sup ha:Superficie en hectáreas para cada clase; TC1= Tasa de cambio de la superficie entre 1986 y 1994,TC2= Tasa de cambio de la superficie para el periodo 1994 - 2003; MTC= Tasa de cambio promedio dela superficie para todo el periodo de estudio.

Rate of change of soil cover classes for the study period with three general classes, based on seven initial classes. Sup ha: Superficie enhectáreas para cada clase; TC1= Tasa de cambio de la superficie entre 1986 y 1994, TC2= Tasa de cambio de la superficie para el periodo 1994- 2003; MTC= Tasa de cambio promedio de la superficie para todo el periodo de estudio.


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1986 1994 2003_______________________ _______________________ _______________________

Métrica V R V R V R_________________________________________________________________________________________

TLA 4.017,06 4.018,31 4.048,32 4.018,00 4.017,07 4.018,00NUMP 138,00 228,00 146,00 220,00 177,00 282,00MPS 29,11 17,62 27,73 18,26 22,70 14,25PSCOV 206,33 286,72 292,36 395,77 239,79 387,37PSSD 60,06 50,53 81,07 72,28 54,42 55,19T E 594.599,45 371.625,00 616.553,94 380.300,00 688.475,01 436.050,00ED 148,02 92,48 152,30 94,65 171,39 108,52MPE 4.308,69 ** 4.222,97 ** 3.889,69 **MSI 2,47 1,92 2,48 1,99 2,48 2,00MPAR 474,03 ** 483,94 ** 350,57 **MPFD 1,38 1,10 1,38 1,11 1,37 1,11AWMPFD 1,36 1,17 1,37 1,19 1,37 1,19MNN 171,39 73,10 188,49 97,00 292,96 102,30MPI ** 521,21 ** 324,77 ** 631,53IJI ** 68,33 ** 71,77 ** 63,38SDI 1,59 1,69 1,68 1,77 1,52 1,48SEI 0,81 0,87 0,86 0,91 0,78 0,76

TABLA 6. MÉTRICAS DEL PAISAJE UTILIZADAS COMO INDICADORES DE FRAGMENTACIÓNDEL PAISAJE PARA LOS TRES HORIZONTES TEMPORALES. «V» CORRESPONDE A LOSRESULTADOS DE LA APLICACIÓN DE UN MODELO DE DATOS VECTORIAL. «R» CORRESPONDEA LOS RESULTADOS OBTENIDOS DE LA APLICACIÓN DE UN MODELO RASTER CONRESOLUCIÓN DE PÍXEL DE 25*25 M. BNa: Bosque nativo adulto, BNm: Bosque mixto, BNr: Bosquenativo de renovales. TLA= Área total, NumP= Número de parches, MPS= Media del tamaño de losparches, PSCoV= Covariancia del tamaño de parches, PSSD= Desv. estándar del tamaño de parches,TE= Total de bordes, ED= Densidad de bordes, MSI= Media del índice de forma, MPAR= Media dela razón perímetro/área, MPFD= Media de la dimensión fractal de los parches, AWMPFD= Media dela dimensión fractal de los parches estandarizada por el área, MNN= Media del vecino más cercano,MPI= Media del índice de proximidad, IJI= Índice de yuxtaposición e interdispersión, SDI= Índice dediversidad de Shannon, SEI= Índice de equitatividad de Shannon. ** Métrica no calculada por el modelode datos

Landscape metrics used as fragmentation indicators for three temporal horizons. «V» means results obtained after the application of avectorial model. «R» means results obtained after the application of a raster model with a 25*25 m pixel resolution. BNa: Bosque nativoadulto, BNm: Bosque mixto, BNr: Bosque nativo de renovales. TLA= Área total, NumP= Número de parches, MPS= Media del tamaño delos parches, PSCoV= Covariancia del tamaño de parches, PSSD= Desv. estándar del tamaño de parches, TE= Total de bordes, ED= Densidadde bordes, MSI= Media del índice de forma, MPAR= Media de la razón perímetro/área, MPFD= Media de la dimensión fractal de los parches,AWMPFD= Media de la dimensión fractal de los parches estandarizada por el área, MNN= Media del vecino más cercano, MPI= Media delíndice de proximidad, IJI= Índice de yuxtaposición e interdispersión, SDI= Índice de diversidad de Shannon, SEI= Índice de equitatividadde Shannon.

a0,05), la razón perímetro/área (P= 0,251 gl 2,a0,05) y el índice de forma (P= 0,681 gl 2, a0,05),no presentaron diferencias significativas de unaño a otro (Tabla 6).

El índice de yuxtaposición e interdispersiónpresentó valores que variaron entre 63,4% y71,8%. Según la definición del índice, su valorse acercará a 100 en la medida en que los

Rebolledo & Rau

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parches de una clase se interconecten con losparches de todas las otras clases. El valor másalto fue para el año 1994 donde, aparentementea la vez, se encontraba la mayor diversidad.En términos generales, se entiende que existeun alto grado de superposición de todas lasclases, producto de la conformación espacial.A su vez, para este año el índice de proximidadfue el más bajo y la diversidad y equitatividadfueron las más altas (Tabla 6).

Se puede apreciar una variación en ladiversidad y equitatividad, con una disminuciónpaulatina de la heterogeneidad espacial y unaumento de la dominancia de plantaciones enel contexto del paisaje. Eso sí, aparentementeel estado intermedio de 1994 presentó losvalores más altos de diversidad y equitatividad.En la Fig. 2 se puede apreciar la relaciónespacial de las clases en los tres horizontestemporales y comprobar que efectivamente lasclases se encontraron distribuidas de formamás equitativa. Hacia el 2003, el sistema demanejo y producción ha hecho que el destinoforestal de la tierra aumente, con fuerteconversión de parches de pradera y renoval(Tabla 2).

Saliendo del contexto global, y dejando a lamatriz de un lado, se puede comparar lo queocurre a nivel del bosque nativo en los treshorizontes. En este caso, se aprecia que lasclases de bosque nativo adulto y bosque mixtono han sido tan afectadas en su representacióncomo los renovales, los cuales presentaron unavariación importante en cuanto a número deparches (NumP 36, 36, 58) y tamaño promediode parches (MPS 22,9; 13,8; 5,5), al igual quea nivel del paisaje, las métricas de formavariaron muy poco. En este caso resultainteresante la variación en el nivel deyuxtaposición, el bosque nativo adulto, conformas más euclidianas y relegado a extremosdel predio, se encontró menos yuxtapuesto conlas otras clases (Tabla 7). A su vez, el modeloespacial de fragmentación mostró la evolución

progresiva del proceso desde 1986 a 2003,marcado por la variación en el destino de latierra (Fig. 3). En la medida que la produccióny explotación de plantaciones forestales haaumentado también el nivel de fragmentaciónen la zona ha aumentado concomitantemente,pero a su vez se han conservado patrones yelementos relevantes del paisaje.

DISCUSIÓN

Se puede apreciar que para todas las métricasdescritas el modelo vectorial y raster difieren,si bien el modelo vectorial permiteaproximaciones más precisas a temas de formay superficie (Fallas 1998), siempredependiendo de la escala de las fuentes deinformación, muchas métricas de patronesespaciales sólo existen en formato raster,siendo Fragstats la herramienta más poderosapara realizar estos análisis (McGarigal &Marks 1994).

El tema de la escala resulta crítico (Levin1992), por ejemplo si se compara el NumP deambos modelos en cualquier horizonte (Tabla3), se aprecia un aumento en la cantidad deparches evaluados al convertir los temas deArcView (capas temáticas en Shapefile) enformato raster, lo que conlleva necesariamenteuna variación en las métricas. En estricto rigor,la resolución espacial va a estar condicionadapor las fuentes cartográficas y por los objetivosdel estudio, a fin de poder representaradecuadamente el fenómeno o patrón deestudio. Como dato, una imagen Landsat7ETM+, con resolución de píxel de 30*30 mpara las bandas 1 a la 5 y la banda 7, permitetrabajar a escala 1:100.000 y su bandapancromática con resolución de píxel de 15*15m permite trabajar al doble de la resolución,esto es a escala 1:50.000 (Burel & Baudry2002). Considerando una relación lineal entreel tamaño del píxel y la resolución de la


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1986 1994 2003________________________ ________________________ ____________________

Indice Mod Bna BNm BNr Bna BNm BNr Bna BNm BNr________________________________________________________________________________________

NUMP R 17,0 124,0 36,0 18,0 121,0 36,0 22,0 135,0 58,0 V 14,0 50,0 28,0 13,0 45,0 29,0 15,0 49,0 36,0MPS R 34,5 8,1 22,9 32,5 7,5 13,8 24,2 4,6 5,5 V 41,8 18,1 18,9 45,1 22,3 28,3 35,4 12,5 9,0PSCoV R 310,4 451,1 209,1 318,9 385,3 190,9 343,6 274,4 164,2 V 277,4 245,2 145,9 267,4 277,7 155,2 278,0 172,3 116,9MPFD R 1,10 1,09 1,11 1,10 1,10 1,11 1,09 1,10 1,10 V 1,349 1,436 1,366 1,357 1,424 1,364 1,355 1,422 1,378AWMPFD R 1,09 1,21 1,18 1,09 1,21 1,17 1,11 1,22 1,16 V 1,269 1,420 1,361 1,262 1,419 1,375 1,282 1,453 1,379MNN R 242,8 42,5 111,2 278,0 41,9 222,5 204,0 40,6 142,4

V 439,3 61,5 166.0 518,4 65,0 267,8 611,6 84,5 229,9MPI R 198,8 611,3 312,1 277,3 266,8 183,3 322,4 167,3 106,1IJI R 58,7 80,4 70,0 79,0 78,6 87,7 59,1 53,8 72,7

TABLA 7. MÉTRICAS DEL PAISAJE RELACIONADAS COMO INDICADORES DE FRAGMENTACIÓNDEL PAISAJE PARA LOS TRES HORIZONTES TEMPORALES. «V» CORRESPONDE A LOSRESULTADOS DE LA APLICACIÓN DE UN MODELO DE DATOS VECTORIAL, «R» CORRESPONDEA LOS RESULTADOS OBTENIDOS DE LA APLICACIÓN DE UN MODELO RASTER CONRESOLUCIÓN DE PÍXEL DE 25*25 M. BNa: Bosque nativo adulto, BNm: Bosque mixto, BNr: Bosquenativo de renovales. NumP= Número de parches, MPS= Media del tamaño de los parches, PSCoV=Covariancia del tamaño de parches, MPFD= Media de la dimensión fractal de los parches, AWMPFD=Media de la dimensión fractal de los parches estandarizada por el área, MNN= Media del vecino máscercano, MPI= Media del índice de proximidad, IJI= Índice de yuxtaposición e interdispersión.

Landscape metrics used as fragmentation indicators for three temporal horizons. «V» means results obtained after the application of avectorial model. «R» means results obtained after the application of a raster model with a 25*25 m pixel resolution. BNa: Bosque nativoadulto, BNm: Bosque mixto, BNr: Bosque nativo de renovales. NumP= Número de parches, MPS= Media del tamaño de los parches, PSCoV=Covariancia del tamaño de parches, MPFD= Media de la dimensión fractal de los parches, AWMPFD= Media de la dimensión fractal de losparches estandarizada por el área, MNN= Media del vecino más cercano, MPI= Media del índice de proximidad, IJI= Índice de yuxtaposicióne interdispersión.

cartografía de análisis, por cada 3*3 m deaumento en la resolución del píxel se aumentala escala en 10.000; por lo tanto, para píxelesde 12*12 m se tendría una escala apropiadade trabajo 1:40.000 y viceversa.

Como se estableció en la metodología laresolución apropiada de píxel, para este estudio,estaría acotada entre 3*3 y 15*15 m, en basea las fuentes de información. Entonces, parael Catastro de Recursos VegetacionalesNativos de Chile (CONAF-CONAMA-BIRF1999) a escala 50.000, la resolución de píxel

debiera ser de 15*15 m en el modelo raster;para la cartografía temática de ForestalAnchile, desarrollada en base a fotogramascolor 1:5000-1:10.000, la resolución de píxeldebiera ser 1,5*1,5 m a 3*3 m. Cabe señalarque en la medida que se aumenta la resoluciónespacial aumentan los requerimientos técnicospara el análisis, por lo cual se debe optar porla mínima escala a la cual el objetivo seaevaluado adecuadamente (Levin 1992). Porotra parte, se utiliza habitualmente comoresolución máxima la mínima resolución de las

Rebolledo & Rau

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FIGURA 3. VARIACIÓN DE LA FRAGMENTACIÓN SEGÚN ÍNDICE, CALCULADO CON ANALYSISAND NEIGHBORHOOD STATISTICS, ESTANDARIZADO PARA UNA VENTANA DE 25*25PÍXELES.

Variation of the fragmentation according an index, calculated with Analysis and Neighborhood Statistics, standarized for a kernel of 25*25m pixels.

fuentes; en el proceso de homologación se haaumentado la resolución espacial de lasfuentes y esto permitiría tener una mejorrepresentación.

Con respecto a la dinámica en el paisajese aprecia, a nivel de la cobertura de suelo,un proceso de conversión del destino de latierra, que responde a los patrones actualesencontrados en otras zonas del país; al

comparar, por ejemplo, lo informado porCONAMA y CONAF para 1999 y 2003,fuertemente marcado por el cambio de áreasagropecuarias degradadas a uso forestal y unareducción en la pérdida de bosque nativo(CONAMA-CONAF 2003).

En términos de los patrones espaciales, losresultados muestran una variación en lacomposición del paisaje, principalmente dado


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por el cambio de una matriz de tipoagropecuario a una forestal y pérdida ensuperficie y número de parches de bosquenativo, principalmente relacionados arenovales (Tablas 4 y 5), con el consiguientecambio, esperado, en el efecto de la matrizsobre las poblaciones animales que debieranestar asociadas a los parches de bosque, entérminos de aislamiento, conectividad y efectode borde (Dunning et al. 1995, Murcia 1995,Gustafson 1998, Estades & Temple 1999, Rau& Gantz 2001). Por su parte, el proceso defragmentación lleva a una evoluciónprogresiva, aumentando en las zonas conmayor tasa de fragmentación durante elperiodo de estudio. Junto con esto, los parchesse encuentran más sobrepuestos y conectadoscon parches de otras clases que con parchesde la misma clase.

En términos de forma, los resultadosdenotan formas más bien irregulares contamaño variable, bastante cercanos a losobtenidos en otros estudios, como el de Rau& Gantz (2001) y Montenegro (2000), autoresque calcularon dimensiones fractales de 1,349en el primer estudio y 1,3 en el segundo, paraotras zonas del sur de Chile, y que estarían deacuerdo a los patrones históricos de uso de latierra, relacionado a áreas amplias deexplotación o cultivo vinculadas a remanentesde vegetación nativa en formaciones de parqueo como corredores riparianos en los cursos deagua.

Sobre el sistema de manejo, implementadopor Forestal Anchile en estos tres predios, seaprecia la mantención de remanentes debosque nativo adulto, bien conservado. Estosparches, muy pocos en número pero a la vezde tamaños mayores, debieran, de acuerdo alos resultados, tener menor influencia de lamatriz, por lo cual podrían actuar como hábitatfuente para especies de núcleo (Bustamante& Grez 1995, Saunders et al. 1991), en especialel gran parche ubicado en la parte oeste de

los predios y que aparece conectado a unasuperficie importante de bosque nativo delmacizo cordillerano costero.

Por su parte, la conservación de vegetaciónripariana debiera mantener niveles adecuadosde conectividad desde los parches de mayortamaño a los de menor tamaño, a pesar de laaparente pérdida en superficie de los parchesde renoval y bosque mixto, en especial defragmentos de mayor tamaño de renovales quehan desaparecido prácticamente durante losúltimos 10 años, esto expresado en el aumentode la fragmentación local, como muestra elmodelo espacial de la Fig. 3 y del grado deyuxtaposición entre clases del paisaje (Tabla7). Si bien este estudio no realizó un análisisde conectividad exhaustivo, considerandomodelos espaciales e índices adecuados quemanifiesten las diferencias en la permeabilidadde la matriz, de acuerdo a información existentese podría esperar, por parte de especiesvinculadas al bosque nativo ya sea de núcleoo borde, un mayor grado de utilización de unamatriz forestal que de una matriz agropecuariapor parte de especies de bosque (Bustamante& Grez 1995, Murcia 1995, Estades & Temple1999), eso sí, se debe hacer mención a que lasrotaciones de las plantaciones producencambios radicales en esta conectividad traslos roces o cosechas.

Se concluye que en el área de estudio seha perdido aproximadamente un 18% depraderas mientras que las plantacionesforestales han aumentado en aproxima-damente un 9%. A su vez, la tasa defragmentación ha sido de un 2,9% anualafectando a renovales del bosque nativo. Paraeste estudio, la resolución espacial másapropiada fue de un píxel de 6*6 m para unaescala de 1: 20.000.

Rebolledo & Rau

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AGRADECIMIENTOS

Este estudio se ha realizado en el marco deconvenios existentes entre La Universidad deLos Lagos, a través de su Programa deEducación e Investigación Biológica &Ambiental (Programa IBAM), y la ForestalAnchile Ltda. Un especial agradecimiento alos funcionarios de Forestal Anchile, con loscuales se interactúo, permitiendo obteneracceso a información relevante para esteestudio, en el marco de su proceso decertificación ambiental (Forestry StewardshipCouncil-FSC). También se agradece alPrograma Global Land Cover Facility, de laUniversidad de Maryland, a través del cual seha tenido acceso a las imágenes de satéliteutilizadas en el estudio. Finalmente, a MateoRau C., por su invaluable ayuda con la edicióndel texto.

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Recibido 19/05/2010; aceptado 4/08/2010

Rebolledo & Rau

ANALISIS DE LA ESTRUCTURA Y ORGANIZACIÓN DE UN PAISAJE FORESTAL DEL SUR DE CHILE2010 Rebolledo RI

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